一种基于指纹数据压缩的室内定位方法

摘要

该发明公开了一种基于指纹数据压缩的室内定位方法，属于室内定位技术的领域。提出了针对指纹数据压缩的室内定位方法能够通过去除无效AP点，首先计算所有AP点的接收信号的幅度，根据各AP点信号幅度大小计算对目标定位的共现率，提取贡献率最大的多个AP点作匹配工作，起到压缩数据的作用来提高定位算法的运算效率，并且结合位置估计方法来对定位算法计算的结果进行优化、提高精度。

主权项

一种基于指纹数据压缩的室内定位方法，该方法包括：步骤1：采集训练样本，记录M个样本的位置信息，获取对应样本采集到的各AP的RSSI值；步骤2：计算M个样本的平均RSSI强度；步骤3：计算各样本与平均RSSI强度的差值；步骤4：根据步骤3获得的差值构建协方差矩阵；步骤5：计算协方差矩阵的特征值与对应的特征向量，获得N个特征值及其对应的特征向量，N表示AP的总个数；步骤6：解出最大的P个特征值及其对应的特征向量以保证此P个特征值能够满足所要求的总贡献率阈值，总贡献率满足如下公式：$\phi =\frac{\underset{i=1}{\overset{p}{\Sigma }}{\lambda }_i}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\lambda }_i}\ge a$其中，表示总贡献率，λ_i表示特征值，a表示事先根据要求设定的总贡献率阈值；将获得P个特征值建立特征空间w；步骤7：将步骤4获得协方差矩阵投影到步骤6获得的特征空间w中，获得M个p维匹配向量的压缩数据；步骤8：定位阶段，采集目标收到的各AP的RSSI值，用它减去步骤2计算出来的RSSI平均强度，再投影至特征空间中w中，获得目标向量；步骤9：将步骤8获取的目标向量与步骤7获得压缩数据进行匹配，获取最匹配的向量，该向量对应的位置即为目标位置。